关于协整、格兰杰、VAR、VEC建立的必要性和顺序的问题，困惑！！！

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原序列不平稳，但是同阶整，可以协整。
是先协整再格兰杰检验；
通过检验再VEC，是么？还是别的什么？

那VAR模型呢？不是说VAR模型的建立必须基于稳定的序列吗？这个序列指的是原序列吗？
原序列不平稳的话不能建立VAR，那又如何确定最优滞后阶数呢？如何基于它确立协整和VEC、格兰杰的最优滞后阶数呢？？？？
整体乱了。
困惑，```````````````````望救助，感谢！
如何解释！
非常感谢！！！！

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关键词：VaR 格兰杰 必要性 VEC 序列不平稳 格兰杰 VAR 协整

做Granger之前要做VAR估计滞后阶数，这并不是估计VAR模型本身，是EVIEWS的操作。

VAR需要平稳序列。 1阶单整的序列还可以考虑差分的VAR。 2阶单整好像就不适合VAR模型了。

hyu9910 发表于 2014-3-3 22:25
做Granger之前要做VAR估计滞后阶数，这并不是估计VAR模型本身，是EVIEWS的操作。

VAR需要平稳序列。 1阶 ...

（我的原数据不平稳，一阶差分平稳）
您的意思是，我这样的情形可以不用做VAR，直接基于eviews估计出VAR最优滞后阶数，然后得出协整、格兰杰、VEC的最优滞后阶数。对吧
非要做VAR的话，可以用一阶单整的原序列的差分序列来做VAR对吧？
另外，格兰杰和协整谁先谁后呢，一般VEC是最后对吧？
如果我要做VAR的话，先用一阶差分做VAR，再协整，再格兰杰，在VEC，你看对不？
呵呵，问题真多，thks

我是栗子哦 发表于 2014-3-3 22:35
（我的原数据不平稳，一阶差分平稳）
您的意思是，我这样的情形可以不用做VAR，直接基于eviews估计出VAR ...

大体上同意。
[1]  用EVIEWS估计滞后阶数就是在做VAR的那部分操作
[2]  Granger和协整似乎无所谓先后
[3]  研究VAR模型的时候，只需要选一个模型，VAR，或者差分的VAR， 或者VEC

hyu9910 发表于 2014-3-3 23:33
大体上同意。
[1]  用EVIEWS估计滞后阶数就是在做VAR的那部分操作
[2]  Granger和协整似乎无所谓先后

可是我有看到说先初步基于Eviews估计VAR模型的最优滞后阶数，再做协整、格兰杰、VEc，检验通过了才能确立最终的VAr方程，这又怎么理解呢？

我是栗子哦 发表于 2014-3-4 15:03
可是我有看到说先初步基于Eviews估计VAR模型的最优滞后阶数，再做协整、格兰杰、VEc，检验通过了才能确立 ...

你说的没错。 不过，VEC应该就是一种VAR模型

hyu9910 发表于 2014-3-4 18:34
你说的没错。 不过，VEC应该就是一种VAR模型

以下是我看了一些乱七八糟的资料总结的，您看看，有什么问题么。谢谢！

1、时间序列首先进行平稳性检验，否则直接直接OLS容易导致伪回归。
2、如果序列都为平稳序列，可以直做格兰杰因果关系检验。也可以直接用原序列建立VAR模型。
    建立VAR模型后要做稳定性分析，即做AR根的图表分析：如所有单位根小于1，说明VAR 模型满足脉冲分析及方差分解所需条件之一：模型的稳定性。在做因果检验前要注意滞后长度的确定。只有满足因果关系，加上VAR模型的稳定性，则可进行脉冲及方差分解；如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外生变量 ，至此要重新构建VAR模型，新的VAR模型将要引入外生变量的VAR模型 。确立最终的稳定VAR模型，进行脉冲及方差分解。
　　　如果没通过VAR模型稳定性检验，则不能直接做脉冲响应和方差分解，可以以差分变量做VAR模型， 再做脉冲响应和方差分解,也就是说只有平稳的VAR模型（非指序列平稳而是模型平稳，模型单位根小于1在单位圆内）才可以做脉冲响应、方差分解。否则，无意义。
3、如果序列非平稳但是同阶单整，这就构成了协整的前提，但是要想进一步确定是否存在协整关系还要进行协整检验。
有两种方法：
（1）、EG两步法（两个变量）——于回归残差的检验可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性
（2）、JJ检验（两个以上变量）——基于回归系数的检验，检验前提是基于eviews建立简单的VAR模型（注意，只是初步的！）。确定VAR模型的最优滞后阶数再确定JJ检验时的滞后阶数选择。
4、若存在协整方程，可进一步考察变量进的短期动态关系，建立VEC误差修正模型。
5、协整说的是变量之间存在长期的稳定关系，这只是从数量上得到的结 论，但不能确定谁是因谁是果，而因果关系检验解决的就是这个问题。做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，这里可以采用一阶差分后平稳的序列做格兰杰因果检验。
6、因果关系检验（操作见EVIEWS6.0中var模型下view-lag structure第一列）后确定哪些序列为外生变量，至此，重新构建最终的VAR模型（此时滞后阶数已定，内外生变量已定）。然后检验VAR模型的稳定性,即进行AR根图表分析：
如单位根均小于1，VAR构建完成。可进行脉冲及方差分解。
如单位根有大于1的，考虑对原始序进行降阶处理。
对原始序进行降阶处理的方法：
一阶单整序列处理方法：差分或取对数，二阶单整序列处理方法：理论上可以差分与取对数同时进行，但由于序列失去了经济含义，应放弃此处理，可考虑序列的趋势分解，如趋势分解后仍然不能满足要求，可以罢工，不建立任何模型，休息或是打砸了电脑）
处理过后对新的序列（包括最初的哪些平稳序列）不断重复上面下划线部分，直至满足稳定性为止。
建立最终的 VAR 后,可考虑SVAR模型。


感谢指出细致错误！！！

hyu9910 发表于 2014-3-4 18:34
你说的没错。 不过，VEC应该就是一种VAR模型

我自己仔细整理了下，谢谢帮忙看看有不对的地方吗？灰常感谢！！[loveliness][loveliness]

1、时间序列首先进行平稳性检验，否则直接直接OLS容易导致伪回归。
2、如果序列都为平稳序列，可以直做格兰杰因果关系检验。也可以直接用原序列建立VAR模型。
    建立VAR模型后要做稳定性分析，即做AR根的图表分析：如所有单位根小于1，说明VAR 模型满足脉冲分析及方差分解所需条件之一：模型的稳定性。在做因果检验前要注意滞后长度的确定。只有满足因果关系，加上VAR模型的稳定性，则可进行脉冲及方差分解；如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外生变量 ，至此要重新构建VAR模型，新的VAR模型将要引入外生变量的VAR模型 。确立最终的稳定VAR模型，进行脉冲及方差分解。
　　　如果没通过VAR模型稳定性检验，则不能直接做脉冲响应和方差分解，可以以差分变量做VAR模型， 再做脉冲响应和方差分解,也就是说只有平稳的VAR模型（非指序列平稳而是模型平稳，模型单位根小于1在单位圆内）才可以做脉冲响应、方差分解。否则，无意义。
3、如果序列非平稳但是同阶单整，这就构成了协整的前提，但是要想进一步确定是否存在协整关系还要进行协整检验。
有两种方法：
（1）、EG两步法（两个变量）——于回归残差的检验可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性
（2）、JJ检验（两个以上变量）——基于回归系数的检验，检验前提是基于eviews建立简单的VAR模型（注意，只是初步的！）。确定VAR模型的最优滞后阶数，再确定JJ检验时的滞后阶数选择。
4、若存在协整方程，可进一步考察变量进的短期动态关系，建立VEC误差修正模型。
5、协整说的是变量之间存在长期的稳定关系，这只是从数量上得到的结 论，但不能确定谁是因谁是果，而因果关系检验解决的就是这个问题。做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，这里可以采用一阶差分后平稳的序列做格兰杰因果检验。
6、因果关系检验（操作见EVIEWS6.0中var模型下view-lag structure第一列）后确定哪些序列为外生变量，至此，重新构建最终的VAR模型（此时滞后阶数已定，内外生变量已定）。然后检验VAR模型的稳定性,即进行AR根图表分析：
如单位根均小于1，VAR构建完成。可进行脉冲及方差分解。如单位根有大于1的，考虑对原始序进行降阶处理。
对原始序进行降阶处理的方法：
一阶单整序列处理方法：差分或取对数，二阶单整序列处理方法：理论上可以差分与取对数同时进行，但由于序列失去了经济含义，应放弃此处理，可考虑序列的趋势分解，如趋势分解后仍然不能满足要求，可以罢工，不建立任何模型，休息或是打砸了电脑）
处理过后对新的序列（包括最初的哪些平稳序列）不断重复上面彩色字体部分，直至满足稳定性为止。
建立最终的 VAR 后,可考虑SVAR模型。

我是栗子哦 发表于 2014-3-5 22:32
我自己仔细整理了下，谢谢帮忙看看有不对的地方吗？灰常感谢！！
...

受益匪浅啊！！！

hyu9910 发表于 2014-3-3 23:33
大体上同意。
[1]  用EVIEWS估计滞后阶数就是在做VAR的那部分操作
[2]  Granger和协整似乎无所谓先后

请问大神~
“[1]  用EVIEWS估计滞后阶数就是在做VAR的那部分操作” 这个估计滞后阶数在EVIEWS的操作是选中两个序列open as VAR 然后在出来的VAR模型里选择view - lag structure - lag length criteria 然后选择星号多的那个就是最优滞后阶数嘛？
另外 在建立最基本的VAR时 默认的lag intervals for endogenous是1 2 那么如果我用上述办法确定了最优滞后是1阶 那我是要重新建立var的时候把lag intervals for endogenous改成1 1吗？
感谢大神指导~问题有点多不好意思~实在万分感谢！